人工智能时代的设计精选(九篇)

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第1篇：人工智能时代的设计范文

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不仅对人工智能的发展做出了战略性部署，还确立了“三步走”的政策目标，力争到2030年将我国建设成为世界主要的人工智能创新中心。[1]值得注意的是，此次规划不仅仅只是技术或产业发展规划，还同时包括了社会建设、制度重构、全球治理等方方面面的内容。之所以如此，是由于人工智能技术本身具有通用性和基础性。换句话说，为助推人工智能时代的崛起，我们面对的任务不是实现某一个专业领域或产业领域内的颠覆性技术突破，而是大力推动源于技术发展而引发的综合性变革。

也正因为如此，人工智能发展进程中所面临的挑战才不仅仅局限于技术或产业领域，而更多体现在经济、社会、政治领域的公共政策选择上。首先，普遍建立在科层制基础上的公共事务治理结构，是否能够适应技术发展和应用过程中所大规模激发的不确定性和不可预知性?再者，长久以来围绕人类行为的规制制度，是否同样能够适应以数据、算法为主体的应用环境?最后，如何构建新的治理体系和治理工具来应对伴随人工智能发展而兴起的新的经济、社会、政治问题?

应对上述挑战并不完全取决于技术发展或商业创新本身，而更多依赖于我们的公共政策选择。本文试图在分析人工智能发展逻辑及其所引发的风险挑战的基础上，对人工智能时代的公共政策选择做出分析，并讨论未来改革的可能路径，这也就构成了人工智能治理的三个基本问题。具体而言，人工智能本身成为治理对象，其发展与应用构成了治理挑战，而在此基础上如何做出公共政策选择便是未来治理变革的方向。

全文共分为四个部分：第一部分将探讨人工智能的概念及特征，并进而对其发展逻辑进行阐述。作为一项颠覆性技术创新，其本身的技术门槛对决策者而言构成了挑战，梳理并捋清人工智能的本质内涵因而成为制定相关公共政策的前提;第二部分将着重分析人工智能时代崛起所带来的治理挑战，主要包括三个方面，即传统科层治理结构应对人工智能新的生产模式的滞后性、建基于行为因果关系之上的传统治理逻辑应对人工智能新主体的不适用性，以及人工智能发展所引发的新议题的治理空白;面对上述挑战，各国都出台了相关政策，本文第三部分对此进行了综述性对比分析，并指出了其进步意义所在。需要指出的是，尽管各国的政策目标都试图追求人工智能发展与监管的二维平衡，但由于缺乏对人工智能内涵及其发展逻辑的完整认识，当前的公共政策选择有失综合性;本文第四部分将提出新的治理思路以及公共政策选择的其他可能路径，以推动围绕人工智能治理的相关公共政策议题的深入讨论。

一、人工智能的概念及技术发展逻辑：算法与数据

伴随着人工智能技术的快速发展，尤其是其近年来在棋类对弈、自动驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，围绕人工智能所可能引发的社会变革产生了激烈争论。在一方面，以霍金[2]、马斯克[3]、比尔-盖茨[4]、赫拉利[5]为代表的诸多人士呼吁加强监管，警惕“人工智能成为人类文明史的终结”;在另一方面，包括奥巴马[6]在内的政治家、学者又认为应该放松监管，充分释放人工智能的技术潜力以造福社会。未来发展的不确定性固然是引发当前争论的重要原因之一，但围绕“人工智能”概念内涵理解的不同，以及对其发展逻辑认识的不清晰，可能也同样严重地加剧了人们的分歧。正因为此，廓清人工智能的概念内涵和发展逻辑不仅是回应争论的需要，也是进一步提出公共政策建议的前提。

就相关研究领域而言，人们对于“人工智能”这一概念的定义并未形成普遍共识。计算机领域的先驱阿兰-图灵曾在《计算机器与智能》一文中提出，重要的不是机器模仿人类思维过程的能力，而是机器重复人类思维外在表现行为的能力。[7]正是由此理解出发，著名的“图灵测试”方案被提出。但如同斯坦福大学计算机系教授约翰·麦卡锡所指出的，“图灵测试”仅仅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人类但同时也能完成相关行为的机器同样应被视为“智能”的。[8]事实上，约翰·麦卡锡正是现代人工智能概念的提出者。在他看来，“智能”关乎完成某种目标的行为“机制”，而机器既可以通过模仿人来实现行为机制，也可以自由地使用任何办法来创造行为机制。[9]由此，我们便得到了人工智能领域另一个非常重要的概念——“机器学习”。

人工智能研究的目标是使机器达到人类级别的智能能力，而其中最重要的便是学习能力。[10]因此，尽管“机器学习”是“人工智能”的子域，但很多时候我们都将这两个概念等同起来。[11]就实现过程而言，机器学习是指利用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断，从而完成行为机制的过程。此处需要强调一下机器学习算法与传统算法的差异。算法本质上就是一系列指令，告诉计算机该做什么。对于传统算法而言，其往往事无巨细地规定好了机器在既定条件下的既定动作;机器学习算法却是通过对已有数据的“学习”，使机器能够在与历史数据不同的新情境下做出判断。以机器人行走的实现为例，传统算法下，程序员要仔细规定好机器人在既定环境下每一个动作的实现流程;而机器学习算法下，程序员要做的则是使计算机分析并模拟人类的行走动作，以使其即使在完全陌生的环境中也能实现行走。

由此，我们可以对“人工智能”设定一个“工作定义”以方便进一步的讨论：人工智能是建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。这一概念尽管可能仍不完善，但它突出了人工智能技术发展和应用的两大基石——算法与数据，有助于讨论人工智能的治理问题。

首先，算法即是规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，同时也指出了实现目标的路径与方法。就人工智能当前的技术发展史而言，算法主要可被划分为五个类别：符号学派、联接学派、进化学派、类推学派和贝叶斯学派。[12]每个学派都遵循不同的逻辑、以不同的理念实现了人工智能(也即“机器学习”)的过程。举例而言，“符号学派”将所有的信息处理简化为对符号的操纵，由此学习过程被简化(抽象)为基于数据和假设的规则归纳过程。在数据(即历史事实)和已有知识(即预先设定的条件)的基础上，符号学派通过“提出假设-数据验证-进一步提出新假设-归纳新规则”的过程来训练机器的学习能力，并由此实现在新环境下的决策判断。

从对“符号学派”的描述中可以发现，机器学习模型成功的关键不仅是算法，还有数据。数据的缺失和预设条件的不合理将直接影响机器学习的输出(就符号学派而言，即决策规则的归纳)。最明显体现这一问题的例子便是罗素的“归纳主义者火鸡”问题：火鸡在观察10天(数据集不完整)之后得出结论(代表预设条件不合理，超过10个确认数据即接受规则)，主人会在每天早上9点给它喂食;但接下来是平安夜的早餐，主人没有喂它而是宰了它。

所有算法类型尽管理念不同，但模型成功的关键都聚焦于“算法”和“数据”。事实上，如果跳出具体学派的思维束缚，每种机器学习算法都可被概括为“表示方法、评估、优化”这三个部分。[13]尽管机器可以不断的自我优化以提升学习能力，且原则上可以学习任何东西，但评估的方法和原则(算法)以及用以评估的数据(数据)都是人为决定的——而这也正是人工智能治理的关键所在。算法与数据不仅是人工智能发展逻辑的基石，其同样是治理的对象和关键。

总而言之，围绕“人工智能是否会取代人类”的争论事实上并无太大意义，更重要的反而是在廓清人工智能的内涵并理解其发展逻辑之后，回答“治理什么”和“如何治理”的问题。就此而言，明确治理对象为算法和数据无疑是重要的一步。但接下来的重要问题仍然在于，人工智能时代的崛起所带来的治理挑战究竟是什么?当前的制度设计是否能够对其做出有效应对?如果答案是否定的，我们又该如何重构治理体系以迎接人工智能时代的崛起?本文余下部分将对此做进一步的阐述。

二、人工智能时代崛起的治理挑战

不同于其他颠覆性技术，人工智能的发展并不局限于某一特定产业，而是能够支撑所有产业变革的通用型技术。也正因为此，其具有广泛的社会溢出效应，在政治、经济、社会等各个领域都会带来深刻变革，并将同时引发治理方面的挑战。具体而言，挑战主要体现在以下三个方面。

首先，治理结构的僵化性，即传统的科层制治理结构可能难以应对人工智能快速发展而形成的开放性和不确定性。之所以需要对人工智能加以监管，原因在于其可能成为公共危险的源头，例如当自动驾驶技术普及之后，一旦出现问题，便可能导致大规模的连续性伤害。但不同机、大型水坝、原子核科技等二十世纪的公共危险源，人工智能的发展具有极强的开放性，任何一个程序员或公司都可以毫无门槛的进行人工智能程序的开发与应用。这一方面是由于互联网时代的到来，使得基于代码的生产门槛被大大降低[14];另一方面，这也是人工智能本身发展规律的需要。正如前文所提到，唯有大规模的数据输入才可能得到较好的机器学习结果，因此将人工智能的平台(也即算法)以开源形式公开出来，以使更多的人在不同场景之下加以利用并由此吸收更多、更完备的数据以完善算法本身，就成为了大多数人工智能公司的必然选择。与此同时，人工智能生产模式的开放性也必然带来发展的不确定性，在缺乏有效约束或引导的情况下，人工智能的发展很可能走向歧途。面对这一新形势，传统的、基于科层制的治理结构显然难以做出有效应对。一方面，政府试图全范围覆盖的事前监管已经成为不可能，开放的人工智能生产网络使得监管机构几乎找不到监管对象;另一方面，由上至下的权威结构既不能传递给生产者，信息不对称问题的加剧还可能导致监管行为走向反面。调整治理结构与治理逻辑，并形成适应具有开放性、不确定性特征的人工智能生产模式，是当前面临的治理挑战之一。

再者，治理方法的滞后性，即长久以来建立在人类行为因果关系基础上的法律规制体系，可能难以适用于以算法、数据为主体的应用环境。人工智能的价值并不在于模仿人类行为，而是其具备自主的学习和决策能力;正因为如此，人工智能技术才不能简单地理解为其创造者(即人)意志的表达。程序员给出的只是学习规则，但真正做出决策的是基于大规模数据训练后的算法本身，而这一结果与程序员的意志并无直接因果关联。事实上也正由于这个特点，AlphaGo才可能连续击败围棋冠军，而其设计者却并非围棋顶尖大师。也正是在这个意义上，我们才回到了福柯所言的“技术的主体性”概念。在他看来，“技术并不仅仅是工具，或者不仅仅是达到目的的手段;相反，其是政治行动者，手段与目的密不可分”。[15]就此而言，长久以来通过探究行为与后果之因果关系来规范人的行为的法律规制体系，便可能遭遇窘境：如果将人工智能所造成的侵权行为归咎于其设计者，无疑不具有说服力;但如果要归咎于人工智能本身，我们又该如何问责一个机器呢?由此，如何应对以算法、数据为核心的技术主体所带来的公共责任分配问题，是当前面临的第二个治理挑战。

最后，治理范围的狭隘性，即对于受人工智能发展冲击而引发的新的社会议题，需要构建新的治理体系和发展新的治理工具。人工智能发展所引发的治理挑战不仅仅体现在现有体系的不适应上，同时还有新议题所面临的治理空白问题。具体而言，这又主要包括以下议题：算法是否能够享有言论自由的宪法保护，数据的权属关系究竟如何界定，如何缓解人工智能所可能加剧的不平等现象，以及如何平衡人工智能的发展与失业问题。在人工智能时代之前，上述问题并不存在，或者说并不突出;但伴随着人工智能的快速发展和应用普及，它们的重要性便日渐显著。以最为人所关注的失业问题为例，就技术可能性来说，人工智能和机器人的广泛应用代替人工劳动，已是一个不可否定的事实了。无论是新闻记者，还是股市分析员，甚至是法律工作者，其都有可能为机器所取代。在一个“充分自动化(Full Automation)”的世界中，如何重新认识劳动与福利保障的关系、重构劳动和福利保障制度，便成为最迫切需要解决的治理挑战之一。[16]

上述三方面共同构成了人工智能时代崛起所带来的治理挑战。面对这些挑战，各国也做出了相应的公共政策选择。本文第三部分将对各国人工智能的治理政策进行对比性分析。在此基础上，第四部分将提出本文的政策建议。

三、各国人工智能治理政策及监管路径综述

人工智能时代的崛起作为一种普遍现象，其所引发的治理挑战是各国面临的共同问题，各国也陆续出台了相关公共政策以试图推动并规范人工智能的快速发展。

美国于2016年同时颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个国家级政策框架，前者侧重从技术角度指出美国人工智能战略的目的、愿景和重点方向，而后者则更多从治理角度探讨政府在促进创新、保障公共安全方面所应扮演的角色和作用。就具体的监管政策而言，《为人工智能的未来做好准备》提出了一般性的应对方法，强调基于风险评估和成本-收益考量的原则以决定是否对人工智能技术的研发与应用施以监管负担。[17]日本同样于2016年出台了《第五期(2016～2020年度)科学技术基本计划》，提出了“超智能社会5.0”的概念，强调通过推动数据标准化、建设社会服务平台、协调发展多领域智能系统等各方面工作促进人工智能的发展和应用。[18]

尽管美国和日本的政策着力点不同，但其共有的特点是对人工智能的发展及其所引发的挑战持普遍的包容与开放态度。就当前的政策框架而言，美日两国的政策目标更倾斜于推动技术创新、保持其国家竞争力的优势地位;当涉及对人工智能所可能引发的公共问题施以监管时，其政策选择也更倾向于遵循“无需批准式(permissionless)”的监管逻辑，即强调除非有充分案例证明其危害性，新技术和新商业模式默认为都是被允许的。[19]至于人工智能的发展对个人数据隐私、社会公共安全的潜在威胁，尽管两国的政策框架都有所涉及，却并非其政策重心——相比之下，英国、法国则采取了不同的政策路径。

英国政府2016年了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，对人工智能的变革性影响以及如何利用人工智能做出了阐述与规划，尤其关注到了人工智能发展所带来的法律和伦理风险。在该报告中，英国政府强调了机器学习与个人数据相结合而对个人自由及隐私等基本权利所带来的影响，明确了对使用人工智能所制定出的决策采用问责的概念和机制，并同时在算法透明度、算法一致性、风险分配等具体政策方面做出了规定。[20]与英国类似，法国在2017年的《人工智能战略》中延续了其在2006年通过的《信息社会法案》的立法精神，同样强调加强对新技术的“共同调控”，以在享有技术发展所带来的福利改进的同时，充分保护个人权利和公共利益。[21]与美日相比，英法的公共政策更偏向于“审慎监管(precautionary)”的政策逻辑，即强调新技术或新的商业模式只有在开发者证明其无害的前提下才被允许使用。[22]

在本文看来，无论是“无需批准式监管”还是“审慎监管”，在应对人工智能时代崛起所带来的治理挑战方面都有其可取之处：前者侧重于推动创新，而后者则因重视安全而更显稳健。但需要指出的是，这两种监管路径的不足却也十分明显。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技术发展与商业模式创新必将引发新的社会议题，无论是算法是否受到言论自由的权利保护还是普遍失业对社会形成的挑战，它们都在客观上要求公共政策做出应对，而非片面的“无需批准式监管”能够处理。更重要的是，“无需批准式监管”的潜在假设是事后监管的有效性;然而，在事实上，正如2010年5月6日美国道琼斯工业指数“瞬间崩盘”事件所揭示的，即使单个电子交易程序合规运行，当各个系统行为聚合在一起时反而却造成了更大的危机。[23]在此种情形下，依赖于合规性判断的“事后监管”基本上难以有效实施。另一方面，人工智能本身的自主性和主体性使得建立在人类行为因果关系基础上的“审慎监管”逻辑存在天然缺陷：既然人类无法预知人工智能系统可能的行为或决策，开发者又如何证明人工智能系统的无害性?

正如本文所反复强调的，人工智能与其他革命性技术的不同之处，正是在于其所带来的社会冲击的综合性和基础性。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革;人工智能时代的崛起也并非一夜之功，而是建立在计算机革命、互联网革命直至数字革命基础上的“奇点”变革。因此，面对人工智能时代崛起所带来的治理挑战，我们同样应该制定综合性的公共政策框架，而非仅仅沿袭传统治理逻辑，例如只是针对具体议题在“创新”与“安全”这个二元维度下进行艰难选择。本文在第四部分从承认技术的主体性、重构社会治理制度、推进人工智能全球治理这三方面提出了政策建议，并希望以此推动更深入地围绕人工智能时代公共政策选择的研究与讨论。

四、人工智能时代的公共政策选择

《新一代人工智能发展规划》明确提出了到2030年我国人工智能发展的“三步走”目标，而在每一个阶段，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的逐步建立与完善都是必不可少的重要内容。面对人工智能时代崛起的治理挑战，究竟应该如何重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具，是摆在决策者面前的重要难题。本文基于对人工智能基本概念和发展逻辑的梳理分析，结合各国已有政策的对比分析，提出以下三方面的改革思路，以为人工智能时代的公共选择提供参考。

第一，人工智能发展的基石是算法与数据，建立并完善围绕算法和数据的治理体系与治理机制，是人工智能时代公共政策选择的首要命题，也是应对治理挑战、赋予算法和数据以主体性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心议题是算法的制定权及相应的监督程序问题。算法作为人工智能时代的主要规则，究竟谁有权并通过何种程序来加以制定，谁来对其进行监督且又如何监督?长久以来公众针对社交媒体脸书(Facebook)的质疑正体现了这一问题的重要性：公众如何相信脸书向用户自动推荐的新闻内容不会掺杂特殊利益的取向?[24]当越来越多的人依赖定制化的新闻推送时，人工智能甚至会影响到总统选举。也正因为此，包括透明要求、开源要求在内的诸多治理原则，应当被纳入到算法治理相关议题的考虑之中。(2)就数据治理而言，伴随着人工智能越来越多地依赖于大规模数据的收集与利用，个人隐私的保护、数据价值的分配、数据安全等相关议题也必将成为公共政策的焦点。如何平衡不同价值需求、规范数据的分享与应用，也同样成为人工智能时代公共政策选择的另一重要抓手。

第二，创新社会治理制度，进一步完善社会保障体系，在最大程度上缓解人工智能发展所可能带来的不确定性冲击。与历史上的技术革命类似，人工智能的发展同样会导致利益的分化与重构，而如何保证技术革命成本的承受者得到最大限度的弥补并使所有人都享有技术发展的“获得感”，不仅是社会发展公平、正义的必然要求，也是促进技术革命更快完成的催化剂。就此而言，在人工智能相关公共政策的考量中，我们不仅应该关注产业和经济政策，同时也应该关注社会政策，因为只有后者的完善才能够控制工人或企业家所承担的风险，并帮助他们判断是否支持或抵制变革的发生。就具体的政策设计来说，为缓解人工智能所可能带来的失业潮，基本收入制度的普遍建立可能应该被提上讨论议程了。“基本收入”是指政治共同体(如国家)向所有成员不加任何限制条件地支付一定数额的收入，以满足其基本生活的需求。尽管存在“养懒汉”的质疑，但有研究者已指出，自18世纪就开始构想的基本收入制度很有可能反过来促进就业。[25]芬兰政府已经于2017年初开始了相关实验，美国的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能时代尚未完全展现其“狰容”之前，创新社会治理机制、完善社会保障体系，可能是平衡技术创新与社会风险的最佳路径。

第三，构建人工智能全球治理机制，以多种形式促进人工智能重大国际共性问题的解决，共同应对开放性人工智能生产模式的全球性挑战。人工智能的发展具有开放性和不确定性的特征，生产门槛的降低使得人工智能技术研发的跨国流动性很强，相关标准的制定、开放平台的搭建、共享合作框架的形成，无不要求构建相应的全球治理机制。另一方面，跨境数据流动在广度和深度上的快速发展成为了人工智能技术进步的直接推动力，但各国数据规制制度的巨大差异在制约跨境数据流动进一步发展的同时，也将影响人工智能时代的全面到来。[26]故此，创新全球治理机制，在承认各国制度差异的前提下寻找合作共享的可能性，便成为人工智能时代公共政策选择的重要考量之一。就具体的机制设计而言，可以在人工智能全球治理机制的构建中引入多利益相关模式;另一方面，为防止巨头垄断的形成，充分发挥主权国家作用的多边主义模式同样不可忽视。作为影响深远的基础性技术变革，互联网全球治理机制的经验和教训值得人工智能发展所借鉴。

上述三方面从整体上对人工智能时代的公共政策框架做出了阐述。与传统政策局限于“创新”与“安全”之间做出二维选择不同，本文以更综合的视角提出了未来公共政策选择的可能路径。就其内在联系来讲，建立并完善围绕算法和数据的治理体系是起点，其将重构人工智能时代的规则与制度;创新社会治理机制并完善社会保障体系是底线，其将缓解人工智能所带来的影响与波动;构建全球治理机制则成为了制度性的基础设施，推动各国在此之上共同走向人工智能时代的“人类命运共同体”。

五、结语

在经历了60余年的发展之后，人工智能终于在互联网、大数据、机器学习等诸多技术取得突破的基础上实现了腾飞。在未来的人类生活中，人工智能也必将扮演越来越重要的角色。对于这样的图景，我们自不必惊慌，但却也不可掉以轻心。对于人工智能的治理，找到正确的方向并采取合理的措施，正是当下所应该重视的政策议题。而本文的主旨也正在于此：打破长久以来人们对于人工智能的“笼统”式担忧，指出人工智能技术发展的技术逻辑及其所引发的治理挑战，并在此基础上提出相应的政策选择。人工智能治理的这三个基本问题，是重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具所必须思考的前提。伴随着我国国家层面战略规划的出台，我国人工智能的发展也必将跃上新台阶。在此背景下，深入探讨人工智能治理的相关公共政策议题，对于助推一个人工智能时代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（来源：中国行政管理 文/贾开 蒋余浩 编选：中国电子商务研究中心）

[参考文献]

[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]霍金. AI可能成就或者终结人类文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.

[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.

[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.

[5] [以]赫拉利.人类简史[M].北京：中信出版社，2014.

[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.

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[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.

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[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，FR，Gallimard，1975.

[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.

[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.

[18]薛亮.“日本推动实现超智能社会‘社会5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.

[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.

[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.

[21]周衍冰.大数据产业在法国的发展及应用[N].学习时报，2014-11-03.

[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.

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[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.

[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).

第2篇：人工智能时代的设计范文

众所周知，技术水平给定前提下，生产一定数量产品可以有资本和劳动的不同组合，所有可能组合的轨迹就是等产量线。技术的进步推动等产量线不断向原点移动，而每次产业革命都会引起移动过程的质变。纵观产业发展历史，蒸汽时代、电气时代均显著推动了资本（表现为机器）对劳动（主要是体力劳动）的替代，导致生产要素的重组。人工智能掀起的是资本（表现为机器人）对劳动（主要是脑力劳动）的替代，无疑将触发新的质变。

人工智能l展将经历三个阶段：第一个阶段是逻辑智能。该阶段智能以模拟人的逻辑思维为主，可凭借强大的记忆力、存储力在完全信息下执行单一领域的任务并达到顶尖水平。阿尔法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二阶段是抽象智能，该阶段智能以模拟人的抽象思维为主，具备经验推理能力和归纳总结能力，在已知领域里，即使信息不完备，也能做出正确判断或最优决策；第三阶段是灵感智慧，该阶段智能以模拟人的灵感思维为主，尽管在未知领域，仍可以触类旁通，瞬间直抵事物本质或产生新思想。可见，人工智能对脑力劳动的替代逐级深入，对产业的冲击也将逐级增强。即便如此，现阶段产业发展的核心仍然是人才，面对人工智能的逐级替代，产业发展更需要重新审视人才培养的逻辑与重心，塑造以高阶智力为主导的人才核心竞争力。

一是培养向机器学习的能力。目前人工智能已在第一阶段取得突破性进展，未来会呈现人机协作、各有所长的局面。人机沟通将是日常生产所需的基本技能。不仅如此，机器的计算、记忆、搜索、识别等功能远远超过人类，人们需要设法向机器学习，高效归纳人工智能的计算结果，并尝试利用人工智能的计算结果开发全新的思维方式，重新思考产业发展的模式和规律。

二是提升综合专业能力。人工智能在执行单项具体任务时会超越人类，但是短期内，在对事物的总结、判断、推理等方面以及对美学、艺术的认知方面，人工智能还与人类有较大的差距。产业发展需要重视培养人的综合能力，不仅是对逻辑判断、抽象概括和经验推理的综合能力，还是对感性判断和理性思考、自然科学与人文艺术相结合的能力。例如教育产业中，数学、物理、化学等单科知识性为强项的教师将被替代，产业发展更需要培养能够设计综合性课程，激发学生右脑潜能并加以应用的教师。

第3篇：人工智能时代的设计范文

关键词：机械电子工程；人工智能；信息技术；互联网；信息传输 文献标识码：A

中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

机械工程经过长期发展，逐步融合其他学科，其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知，人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天，人工智能技术日新月异，并被大范围应用在其他领域中，与此同时，机械电子工程也在广泛应用，且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。

1 机械电子工程概述

1.1 发展历程

从整体层面来说，机械电子工程主要包含以下三个发展时期：

1.1.1 萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段，因人力资源的影响，生产力整体发展水平不高。为增强生产能力，慢慢向机械工业方面着手。

1.1.2 生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式，此种方式具有一定的先进性，可显著提高生产力，以批量生产为主，并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足，例如某些生产线的要求较高，导致实际生产滞后于市场需求，灵活性不足。

1.1.3 产业化发展时期。在该时期，产品与市场需求处于一种平衡状态，可借助产业化发展有效满足生产需求，同时还出现了柔性制造系统，其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。

1.2 特点

机械电子工程涵盖较广的范围，涉及较多的内容，具有综合性。它建立在原有的机械工程之上，并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学，其本质为跨学科专业，它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知，它在设计环节应全面彰显科学性，同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备，充分发挥模板的正面作用，进而确保设计的正常开展。从产品层面来说，它的产品结构相对简单，使用少量元件，在此种情形中应不断增强产品性能，确保产品质量良好，完善工程建设结构，既确保产品质量，又满足用户需求。

2 人工智能

2.1 内涵

人工智能也具有综合性，涉及多项内容，例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”它是新世纪中最具代表性的学科之一，它可模仿人类的智能，并能有效利用计算机，具有广阔的发展前景。

2.2 发展历程

人工智能拥有漫长的发展历程，在刚刚应用计算机这门技术的阶段，人工智能的应用较少，尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器，它可进行机械计算，并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中，不断优化首部计算机的性能，最终研发出了首台计算机。自此之后，人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高，人工智能出现了根本性的变化，不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力，并对信息数据传输产生深刻影响，其具体发展历程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期，翻译和验证是人工智能的主要发展内容，并将人工智能博弈作为基本研究任务。

2.2.2 停滞期。在这一时期，人工智能也取得了一定的发展成绩，具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中，伴随着研究深度的增加，人们面临更大的困扰，人工智能无法有效模仿人类思维，在很长一段时间内，人们的研究均停留在简单映射层面，在逻辑思维方面停滞不前。

2.2.3 转折期。经过很长一段时间的发展，人工智能研究成果更加喜人，在顺利举办人工智能联合会后，它进入了新的发展时期，即知识基础发展时期，在这一时期，大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能，使得知识工程迅速融入到人工智能中，并大大促进了人工智能的发展，拓展了人工智能的应用范围。

2.2.4 稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也发生了改变，从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体，主要以分布式主体的研究为主，进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用，网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说，网络的高度普及推动了信息社会，并加快了信息传输速度，拓展了信息传输范围，使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来，人工智能技术提升了信息处理的有效性，另外，在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。

3 二者的关系

在互联网日益普及的今天，互联网技术得到了人们的广泛应用，它已经成为传输信息资源的主要手段，显著增加了信息传输速率，拓展了信息传输范围，为生活及生产活动带来了便捷，而这一发展离不开人工智能技术。

3.1 人工智能初步应用机电系统

对于机械电子系统而言，在其实际应用过程中十分不稳定，其中在系统输入与输出中更加突出，在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度，以往的描述方法主要包含以下三种：其一，构建规则库；其二，论证数学方程；其三，学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确，但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中，不适用于相对繁琐的系统，即便应用在繁琐系统中，因不确定性等多种因素的制约，将会增加计算难度，有时甚至可能无法计算。在新时代下，社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准，系统更加复杂，常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点，与原有的解析数学手段相比更加先进，所以它将逐步取代解析数学。

3.2 人工智能在机电系统的具体改进

凭借数学方程构建模型，同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式，且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐，问题处理十分复杂，在实际处理过程中，要求配置多种系统，合理划分信息种类。对于机械电子工程而言，因人工智能技术的实际应用存在差异性，所以不能准确描述网络系统，且在构建系统资料库时，应进行严谨、合理的数学分析，在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构建工作的开展，不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象，这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展，应积极改进工程方式，有效建设人工智能信息服务。另外，人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时，一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言，网络神经系统是人工系统的基本应用形式，可准确推理，神经系统近似成人脑结构，同时参照数字信号分析所搜集的信息资源，此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而，在系统完成的过程中，方式选择具有差异性，神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程，这可有效采集、科学分析信息资源，切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量，使机械电子工程顺利运转，减轻计算负担。

3.3 人工智能优化机电系统

神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式，它们映射着人工智能的系统性和实用性，其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造，经由系统进行数字信号接收操作，分析并检验数字信号，获得参考数值；模糊推理系统负责模仿人脑功能，借助系统进行语言信号接收操作，分析数字信号。在人工智能系统中，这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势，神经网络系统主要借助分布式手段进行信息存储操作，在输入环节，位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连，计算任务繁重，然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作，在输入环节，该系统数量关系衔接不稳定，计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节，这两种方法各不相同，其中前者的准确度高且光滑，后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统，但是其繁琐程度若进一步增加，则模糊神经网络系统更加理想，它是上述这两种方法的有效结合，凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息，借助神经网络系统巩固模型推理系统，通过各自优势来完善人工智能内系统，全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化，一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能，可加大机电与人工智能的关联，同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程，科技进步将会增加两者的融合度，而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用，将会有效弥补各自缺陷，实现共同发展，全面满足人们日益多样的系统需求。这两者关系的强化是技术发展的主要表现，并可大大促进机电工程。

4 结语

随着科学技术的进步，机械电子工程取得了一定的成绩，人工智能技术更加先进，而这两者间的结合在时代进步中发挥着指导作用，并为日常生活带来了新的便利。在现代行业发展进程中，自动化为发展主流。机械电子工程与人工智能紧密相连，这两者关系的增强将会推动社会的进一步发展。

参考文献

[1] 冯哲.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].现代交际，2013，（11）.

[2] 赵宏博.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].建筑・建材・装饰，2014，（2）.

第4篇：人工智能时代的设计范文

【关键词】机械工程；机械电子工程；人工智能

1机械电子工程的相关概念及发展历程

1.1相关概念机械电子工程与传统机械工程的研究方向不同，机械电子工程更侧重于运用信息实现机械系统能量的连接和与其他学科之间的交融。具体地说，机械电子工程的核心理论依然是传统机械工程中所讲述的定理和概念，但是也更注重与电子信息科学、计算机科学与技术以及人工智能等学科的联系，是一门跨学科发展的新兴学科。基于其跨学科多、综合性强的内涵，机械电子工程这一学科衍生了以下特点：（1）机械电子工程的产品设计依据也和传统的机械工程不同，机械电子工程除了依托机械原理外，还依据电子工程方面的知识设计产品，而传统机械工程设计依据仅仅是机械结构以及理论力学、流体力学等与机械相关的知识。（2）机械电子工程生产产品的设计思想与传统的机械工程有着本质区别。由于其是一门跨专业强的学科，所以在设计产品时，必然要考虑到不同学科原理的运用，在设计时融入其他学科的理论指导。尤其是在当前信息化高速发展的时代，机械电子工程融合了计算机科学与人工智能学科的相关知识，所以机械电子工程在产品设计时，会考虑更多的问题，设计思想会更加全面和完善。（3）机械电子工程生产出来的产品与传统机械工程不同，由于封装理论的运用，其生产出来的产品一般较小，结构清晰而简单。但每一个模块都由复杂的机械工艺制造而成，所以对设备的精度以及生产者的技术要求较高。1.2发展历程机械电子工程的发展大体上经历了手工加工、流水线生产以及集成生产三个阶段。手工加工阶段，在这一阶段，由于机械工具的制约，人们主要靠纯手工进行生产活动，工业化水平十分落后，人力成本也限制着整个行业的发展，同时这些不利条件也刺激了人们追求更有效率的机械生产的心情，为机械电子工程的出现埋下了伏笔。流水线生产阶段，这一阶段将人力极大地解放出来，通过流水线的运作，可以大规模地生产出标准统一的产品，但是随之而来的不足是，流水线生产模式相同，生产出来的产品差异性不大，不能提供个性化的产品。集成生产阶段，这一阶段运用了大量的机械电子工程的技术，由于制造工艺的提高，这一阶段除了能够大规模地生产产品之外，还能够实现产品的差异化，有效地提高了产品的质量。

2人工智能的相关概念及发展历程

2.1相关概念人工智能是信息科技高度发展的时代产物，它依托计算机网络技术的发展，融合了电子信息科学、生物学、神经行为学以及心理学等多门学科，也是一门跨专业度较大的新兴学科。较为官方的定义是，人工智能是指利用计算机技术以及生物学知识搭建的人工智能系统，实现对人类行为的模仿或者研究的科学。人工智能有两个十分明显的特点，一方面，由于这一学科的综合性，决定了其复杂性和专业性，需要依靠较为专业的技术才能保证其有良好的发展；另一方面，学科的专业性也决定了人工智能人才的专业性，专业知识过硬、对其余学科有包容性、目光较为长远的人，更适合从事与人工智能相关的工作。2.2发展历程人工智能虽然是一门新兴学科，出现的时间较晚，但由于其特点较为明显且迭代速度较快，人工智能发展到今天已经经历了五个阶段:第一阶段是人工智能的萌芽阶段。20世纪中期，这一领域的相关学者一起开展了关于机器模拟人工智能的研究，并形成了人工智能最初的模型，这一历史事件标志着人工智能的正式诞生。第二阶段被称为人工智能的“第一发展期”，这一时期研究的主要任务是机器语言的编译，这一工作为人工智能的大规模发展奠定了基础。第三阶段是人工智能发展的瓶颈期，虽然已有前两阶段的理论成果，但是人工智能是一个复杂的话题，学者发现通过前两个阶段的积累还不能给人工智能得到自动化发展，理论的实施还有很多困难。第四阶段是人工智能的“第二发展期”，此时通过对理论知识的仔细研究以及其他学科知识的灵活运用，人工智能已经可以用于商业并生产出具有商业价值的产品。第五阶段是人工智能的平稳发展阶段，这一阶段，人工智能虽然没有取得突破性进展，但一直在小步快跑，并形成分布式主体的新的发展模式。

3机械电子工程与人工智能的关系

随着各学科之间不断融合交互，机械电子工程作为一门跨专业的新兴学科，也受到了人工智能的影响，并得到良好发展，具体表现在以下两个方面：3.1人工智能改变了机械电子工程复杂的计算过程机械电子工程在设计到生产的过程中，要经历“建模-论证-生产”这三个阶段，前两个阶段要进行大量计算，过程比较繁琐。在人工智能出现之后，由于其与计算机科学之间的紧密联系，可以快速进行大量计算并得出精确结果，将其运用于机械电子工程，则会节省大量计算时间，提升效率。3.2人工智能可以排除机械电子工程生产过程中的诸多故障上文已经提到，机械电子工程的生产需要经过大量计算及论证，这一过程如果只靠人工进行，很容易造成计算错误导致建模失败，从而给整个生产过程带来不良影响。人工智能通过对信息的处理及整合，将信息分门别类地归纳和整理，会将计算的错误率大幅度降低，也就避免了后续环节错误和故障的生成。总的来说，机械电子工程与人工智能有着密不可分的联系，通过人工智能的运用，机械电子工程完善了自身的系统、提高了自身的生产效率；而人工智能也借助机械电子工程得到了更好的发展，引起更大的关注，两者在相辅相成的过程中都实现了良性发展。

参考文献

[1]张伟.浅析机械电子工程与人工智能的关系[J].山东工业技术.2016(21004):135.

[2]苏远锋.机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].中国新技术新产品,2016(01):16.

第5篇：人工智能时代的设计范文

人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业就业方向

1、机器人设计、制作相关方向

学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。

2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向

利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。

3、编程相关的方向

通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。

4、新制造和新设计相关方向

3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第6篇：人工智能时代的设计范文

因为他相信，“未来是属于人工智能的。”

人工智能，Artificial Intelligence，英文缩写AI。在人工智能领域的经典教材，出版于2013年的《人工智能：一种现代的方法（第3版）》中，著名人工智能专家罗素和诺威格从4个方面对人工智能进行了定义，即：能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。

人机大战只是人工智能开始改变人们生活的一个小例子，事实上，以往只存在于科幻电影的未来世界，正在加速迎面而来，和现实热烈拥抱，甚至让人猝不及防。

“苹果Siri、新闻阅读软件、在线翻译等，都是人工智能技术的代表。”为人工智能摇旗呐喊的不止创新工场创始人李开复一人，微软CEO萨提亚・纳德拉、谷歌CEO桑达尔・皮查伊、百度创始人李彦宏、物理学家斯蒂芬・威廉・霍金……但凡人们叫得上名号的科技公司巨头、计算机科学家无不在向人们诉说着同样一个事实，“人工智能引领的第四次技术革命已经进入爆发的前夜”。

聚焦今天这个时间点，人工智能最耀眼的还是商业化的起步。随着国外科技大佬对于人工智能各种应用场景的开发，国内互联网三巨头BAT也在加速布局，一场真正的AI商业化战争，已经蓄势待发。

每一次技术革命都将带来全球竞争格局的重塑，这一次，中国幸运地与世界站在了同一条起跑线上。伴随着“人工智能”首次被写入全国政府工作报告，以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的出台，占据数据和场景优势的中国正在筹划部署人工智能的顶层设计。

第7篇：人工智能时代的设计范文

【关键词】人工智能 发去趋势 信息

人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超过人的智能。通过阅读大量的资料可以发现，人工智能在发展过程中遇到过很多问题，由于现代人们还为完全掌握人脑的复杂度，因此人工智能的发展正在一步一步缓慢前行。

1 国内外研究现状

1.1 国内研究

我国对人工智能的研究与发达国家相比较为落后，具体研究主要集中在软件方面，特别是在仿生学领域的应用，目前已经处于设计领先行列，为世界人工智能发展做出了巨大贡献。但是，由于发展较晚，与美国等发达国家相比，还存在一定差距，因此要对发达国家的成功经验进行借鉴。

1.2 国外研究

欧美在人工智能的研究上处于世界领先行列，在世界人工智能上具有领导作用。以Google企业代表，其在人工智能上的发展，一次又一次的刷新了人们对人工智能的认识。

2 人工智能的应用领域

2.1 问题求解

从近几年人工智能的发展情况来看，其一项重要的突破就是发展了能够对问题进行求解的程序。下棋程度中应用的一些技术手段，例如，在下棋过程中，向前看几步，将一个复杂的问题进行分解，从而成一个容易解决的小问题。一些程序甚至可以通过实战经验对自身的性能进行改良。

2.2 自动程序设计

程序设计是人工智能的一个关键研究分支，人们从未停止对该项内容的研究。现阶段，人们已经研究出了可以依据不同目的描述，编写微机程序的自动程序设计系统，但是目前在该方面取得成绩有限。在研究自动程序过程中，一方面可以有效的促进半自动软件开发系统的发展，另一方面也可以通过改进自身编码进行学习的人工智能系统，从而使其能够有更加长远的发展。通过自动完成一个特定程度的编写，证明一个给定程序获得的某些制定结果与指定结果的任务两者之间有着紧密联系。

2.3 机器学习

人工智能研究的一个最为关键的方面就是机器的学习能力，同时其也是人工智能最为突出的一个表现手段。从人工智能出现至今，人们对在机器学习方面的研究取得了很大发展。获取知识的根本方式就是学习，同时学习也是人类智能的一项关键途径。而机器学习，则是使微机具有机器智能的途径。

2.4 智能检索

科技飞速发展的今天，人类已经进入到了大数据时代，大量的数据给人们的生活和工作带来的一定的改变。一方面，大量的数据可以为人们的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用难度，主要集中体现在检索上。针对海量数据的检索，采用传统的人力检索和传统检索系统，显然已经无法完成检索工作。通过阅读资料可以发现，研究人工智能检索模块已经成为了确保科技持续稳定发展的一个关键前提。例如，目前已经比较成熟的技术――数据库系统，其就是一个能够存储大量指定科学知识的微机软件系统，通过对其进行应用，能够回答用户提出的关于本学科的大量问题。

3 人工智能未来的发展趋势

3.1 语言翻译

在计算机网络快速发展背景下，可以通过对人工智能进行应用，实现对语言的翻译。但是，通过了解可以发现，目前语言技术并不成熟，在具体应用过程中还存在一定问题，无法完全克服语言障碍，也就说还无法将任意输入的语言，转换为高质量的译文，无法体现体现自然语言中的暧昧、模糊成份，更加无法实现对整片文章的理想化翻译，但是，相信随着人们对该内容研究的不断深入，以及人工智能和语言技术两者的不断进步与发展，理想的语言翻译在不久的将来会得以实现。

3.2 自适应系统

通过自适应系统不仅能够对完整的信息进行处理，而且也可以实现对残缺信息的处理，甚至可以通过智能化完成对残缺信息的补充。此外，通过对目前人工智能研究的大量资料进行阅读可以发现，在进行自适应系统发展过程中，还需要大量的相关信息的支撑。有学者认为，首先，要发展理解上下文以及相应的处理技术，从而数据、信息等各项内容的处理变得更加准确、成熟、稳定；其次，适当的发展多路学习机制，通过该方式，可以使自适应系统能够在日常的运行过程，吸取更多的经验，通过经验的积累，适应不断变化的环境；最后，应当在现有技术的支持下，努力发展自动进化机制，通过该方式使人工智能可以在应用过程中，能够不断学习，使其能够有传统单一被动处理信息变为主动智能处理，甚至使其在应用中能够具有一定预判能力。

3.3 服务人类

人工智能是由人类创造的，人们创造人工智能的最初目的就是使其为人类服务。人工智能在未来的发展过程中，也要朝着这一趋势进行，这是大量从事人工智能研究工作人员总结的经验。从人们对人工智能的研究情况来看，也正朝着这个方向进行探索，因为这是人类发展人工智能的初衷。例如，在社会生产中可以对人工智能进行应用，在工厂生产中，对全自动化智能生产线进行合理应用，一方面可以提高生产的安全性，另一方面也可以使生产效率得到进一步提升。目前，在人们的日常生活中，人工智能也随处可见，例如医疗辅助机器人，扫地机器人等，人工智能在这些方面的应用，使人们的生活变得更加便利，因此日后人们在对人工智能的研究上，应当朝着该方面进行。

4 结束语

人工智能自从被提出以来，就得到了全世界的重视，长期以来都处于世界科技发展的前沿，其在具体发展过程中并非独立进行的，在一定程度上依赖网路、信息、计算机、精密制造等多项技术，并且对不同领域的发展也会造成一定影响，在一定程度上对社会的发展有着促进作用。

参考文献

[1]万邦睿，黄应红.人工智能在物联网发展中的应用前景分析[J].中国新通信，2014（24）：73.

[2]李勇.人工智能发展推动信息安全范式转移――基于百度无人驾驶汽车的案例分析[J].信息安全研究，2016（11）：958-968.

[3]陈娟.基于人工智能Agent技术发展现状分析[J].电脑知识与技术，2016（03）：195-196.

第8篇：人工智能时代的设计范文

【关键词】大数据；人工智能；计算机网络；技术应用

1引言

作为当前社会发展的前端，人工智能技术以计算机技术和通信技术为基础，在现代编程的控制下，实现了人们数据控制计算方式和生活方式的有效改变。当前环境下，大数据的发展趋势愈发明显，数据的处理规模不断扩大，这对传统计算机技术的应用提出了较高要求。基于此，将人工智能技术与计算机网络技术结合已成为时展的必然要求，从应用过程来看，其能实现计算机系统中复杂问题的高效、安全处理，对于社会稳定具有重大影响，本文就此展开分析。

2大数据时代的基本特征

数字化、信息化是时展的重要趋势，在其影响下，日常生活中的数据数量和类型不断丰富，其对人们传统的数据库处理模式形成挑战，而这种数量巨大、类型庞杂的数据集就是人们所说的大数据。就实践过程来看，种类多、规模大、真实性高、处理速度快等是大数据处理的基本特征[1]。具体表现如下：第一，大数据并非是单一的独立数据，其在多种来源的基础上，实现了数据格式、数据类型的丰富和膨胀，充分保证了数据类型的多样。第二，与传统数据相比，大数据的容量基本都处于10TB以上，具有规模较大的突出特征。第三，新经济形态下，大数据的更新速度非常迅速，较为及时的数据信息有效保证了数据整体的真实性。第四，大数据的规模十分庞大，并且具有较高的应用安全需要，这就对整体的数据处理系统提出了较高要求。目前，高效、快速的数据处理系统已经成为大数据发展的重要特征，其充分保证了大数据时代下，人们对于数据信息的应用要求。

3人工智能的应用优势

人工智能是现代社会科学发展的重要方向。具体而言，其在计算机技术与通信技术的支撑下，实现了人类思维方式及行为方式的有效模拟，并且在相关程序的保证下，实现了相关问题的高效化、安全化、精确化处理。大数据时代，人工智能技术的发展与计算机技术密不可分，并且，就整体应用过程而言，其具有以下应用优势：第一，人工智能支撑下，使用人员的工作效率得以有效提升。例如，在日常办公中，部分软件会进行使用人员兴趣爱好及操作习惯的记录，并在下次应用过程中进行相关信息的筛选，然后对用户进行推荐应用，由此有效避免了信息筛选、信息寻找所带来的时间浪费，提升了工作、学习、生活、娱乐的效率。第二，人工智能系统有助于当前网络体系管理的规范，具体而言，从本质上讲，人工智能技术是对计算机技术的深层次应用，为提升其应用质量，设计人员在运行质量、运行效率和运行安全等方面进行了严格保证，而这些保证措施能够进行互联网体系相关任务的指导，对于更高经济效益和社会效益的创造具有重大影响。

4大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

大数据时代下，人工智能技术是时展的必然，确保人工智能技术应用的高效与规范，对于人们的生活质量具有重大影响，并直接制约着社会经济发展及智能化、数字化时代的建设进程。就应用过程来看，当前计算机技术中，人工智能技术的应用主要表现在以下方面：

4.1数据挖掘技术

数据挖掘技术是人工智能应用的基础，同时也是其应用较为广泛的方向之一[2]。具体而言，在智能技术的支撑下，计算机系统可以进行网络连接及主机会话的全方位、系统化描述，并且在数据刻录的应用下，实现入侵规则的高效学习，最后其将这些入侵的模式在自身数据库中进行记录，一旦计算机系统再次受到外来入侵，其可以进行有效的识别和程序拦截，从而保证了计算机网络技术应用的高效与安全。

4.2规则产生式专家系统

通过人工智能在数据挖掘上的应用，人们可以实现入侵检测系统的高效建立，并且在其基础上，高效化的计算机推理机制得以建立，此即规则产生式专家系统。实践过程中，网络管理人员在特定入侵特征编码编制的基础上，可以实现外界入侵信息的有效预防和管控。由此可见，人工智能对提升检测效果及准确性有积极意义。然而，需要注意的是，规则产生式专家系统的人工智能技术主要应用于系统已输入的入侵信息，因而检测效果相对有限。

4.3人工网络神经

人工网络神经是人工智能在计算机网络技术中应用的重要内容。计算机系统应用过程中，在人工网络神经的支持下，计算机网络对人脑处事方式第一模拟，与传统的计算机事件处理相比，其对于计算机系统的容错性和接受性进行控制，有效保证了计算机网络系统应用的高效与质量。譬如，在计算机网络技术人工智能实践中，其可以对畸变及噪音输入的模式进行有效识别，从而确保计算机网络检测系统检测效率的提升，对于人们生活质量的提升具有重大影响。

4.4自治AGENT技术

自治AGENT技术是面向对象发展成果的典型代表，其能在计算机网络系统中充当底层数据，进而实现数据的高效化收集和分析。在自治AGENT技术人工智能应用过程中，较强的学习能力、适应能力、自主能力和兼容能力是其应用的主要特征[3]；并且在这些因素的控制下，其对于环境的依赖程度较低，具有较强的外来入侵抵抗能力。

4.5人工智能问题求解

人工智能问题求解是人们社会生活中应用较为广泛的技术之一。实践过程中，人们在计算机系统的问题搜索栏进行待解决问题输入，然后在人工智能技术的应用下，其可以实现这些问题的高效化搜索、推理和求解，从而实现搜索空间、最优解等内容的有效把控。与传统计算机系统相比，人工智能技术的应用有效提升了网络运行效率，其在减少资源浪费的基础上，实现了人们实际问题的高效率解答。

4.6专家知识库技术

作为计算机网络专家系统的重要组成，专家知识库的应用极为广泛，并且尚处于不断发展阶段。实践过程中，专家知识库的应用以直接或间接积累的知识为基础，然后在网络管理人员编码操作的运行下，使得计算机相关管理的决策获得专家支撑，从而实现管理过程、评价实践的具体把控，专家知识库技术的应用对于网络管理评价具有重大影响。此外，人工智能系统在智能考试方面也有着广泛应用。具体而言，传统环境下，纸质试卷的应用具有较大的纸张载体负担，其不仅造成了大量的基础资源消耗和环境污染，更对教师的批阅过程造成负担。而在人工智能技术和计算机网络技术的支撑下，自动考试的功能得以实现，其在题量分配、试卷平均难度、题型结构、题型比例、知识点均匀分布等要素的控制下，充分满足了用户的考核要求，实现了现代化考试的智能发展。

5结论

第9篇：人工智能时代的设计范文

[关键词]工业设计；互联网；计算机技术；辅助；发展

1引言

在科技迅猛发展的今天，计算机在人们的生活中逐渐成为了一个不可替代的产品，而计算机技术更是被广泛应用到各行各业中，形成了如今的“互联网时代”[1]。“互联网+”时代下，计算机技术更新速度增快，应用更加广泛。如今计算机技术应用在各行各业中，大至航天、医疗等行业，小到餐饮、服务等行业。同样的，计算机技术在工业设计行业中的广泛应用也使得近年来我国工业设计行业有了重大突破，使其进入了一个全新的领域。计算机技术大力帮助工业设计，使其水平得到了大力提升；同时，工业设计行业本身也在不断地建立、完善、提高其技术、人才系统，激发企业创造力、提高创新意识、加大创新力度，为实现我国发展目标，遵循发展方针，在新一轮产业革命浪潮中做出积极的举措，在“经济新常态”和“供给侧改革”的大背景下，从要素驱动、投资驱动转化为创新驱动，从制造大国升级为创造强国[2]，提高工业行业竞争力，从而提高国家竞争力，使我国工业设计在国际中逐步提升地位，使我国工业技术得到更专业、更稳健的发展。在这其中，计算机技术对工业设计行业的发展起着决定性作用。

2计算机新技术

20世纪40年代中期，计算机技术出现以来，对社会发展产生了极大的影响。目前随着计算机、互联网等技术的发展，当今社会进入到信息化、大数据时代中，计算机技术的应用更加广泛。电子工程、机械工程、工业设计等行业和领域内各种计算机技术应用相对较广。经过多年发展，计算机技术也快速发展，信息存储、信息输入输出等趋于完善，且移动互联网、云计算、人工智能、物联网和数据挖掘等也开始在计算机技术中暂露头脚，并将成为未来一段时间内计算机技术发展主流。下面对几种计算机新技术进行了介绍。

2.1移动互联网

移动互联网技术是移动通信和互联网技术的结合，是随着智能手机用户的增多而逐渐发展的。2010年，移动互联网出现，到了2014年我国已进入全民移动互联网时代。移动互联网的出现，给人们生活、工作带来了极大的改变，而这一技术将继续深入到日常工作、生活中。

2.2云计算

云计算是计算机技术和网络技术互相融合的产物，是基于互联网的一种新服务模式，在这种模式中能够为用户提供动态、扩展性较好、虚拟化的资源。如Intel、IBM是典型的云计算。随着云计算的发展，其服务范围不断扩大，影响力也逐渐增强。

2.3数据挖掘

数据挖掘是数据库知识发现中的一个过程，即从海量数据中挖掘出隐藏的、满足用户需求的信息。数据挖掘发展时间较早，但近些年来才得以广泛应用，特别是电子商务时代下，数据挖掘应用较为广泛。随着大数据时代的到来，数据挖掘的作用将更加明显。

2.4人工智能

人工智能是对人的意识、思维活动等进行模拟。人工智能发展和应用时，涉及到计算机、哲学、语言学、心理学等众多学科，即将自然科学、社会科学有机融合在一起才能实现人工智能。人工智能发展的目的是促使机器完成人类需要智能才能完成的工作。随着人工智能的发展，其应用前景十分广阔。

2.5物联网

物物相连而成的互联网便是物联网。物联网是互联网应用的深入扩展，是互联网应用的趋势。物联网能够在多个领域和行业内应用，如智能交通、公共安全、工业、环境监测、照明管控和食品溯源等，都是物联网应用的范围。未来物联网将是推动社会发展的重要生产力，拥有广阔的发展市场。

3计算机技术在工业设计中的应用

在如今这个信息时代，人们对商品功能形态的要求越来越高，已不再是满足其自身功能的基本需求，更倾向于对产品的各方面进行筛选比较。传统的工业产品，在形态及其功能上早已无法满足人们日益增长的物质文化需求，故而计算机对工业设计行业的辅助便应运而生，即计算机辅助设计，这迫使我国工业设计在原本不发达的阶段快速进入另一个新高阶段。现阶段的计算机辅助设计是通过计算机技术开展产品的辅助化设计，把工业设计理念与计算机先进技术二者有机结合，充分调动工业行业积极性、创新性，连接计算机网络平台，使设计人员的创意更快捷、更准确地通过计算机来实现。总的来说，计算机辅助工业设计主要可划分为2个大方面：一方面是计算机对工业设计产品建模的辅助，这也是现今计算机辅助设计的主要方面；另一方面是计算机技术中软硬件技术对工业技术网络平台的辅助及计算机技术对工业设计产品功能的辅助，相信这也是今后计算机技术发展的一大方向。

3.1对工业技术产品建模的辅助

首先在工业设计产品建模过程中计算机的应用，主要应用到CAID系统（ComputerAidedIndustrialDesignSystem），它包括了输入、处理和输出3个部分，完成这一个从输入到输出的CAID的全过程所需要的所有要素的总和构成了CAID系统[3]。CAID系统中经常用到的软件包括平面设计软件Photoshop、CoreIDRAW等，三维造型及动画软件3DMax、Rhino等，网页设计软件Flash，人体建模软件Poser，工程设计软件AutoCAD、SolidWorks、pro/E等，市场调研软件SPSS等。有了计算机的辅助建模，使产品的设计布局更具有内涵，参数化技术使模型建立更加准确快捷与设计师的想法更加贴合，更使得在实际生产过程中，不仅大大减少了原料浪费，有利于生产加工，而且缩短了产品生产时间，减少了产品资金投入，同时有助于产品市场的健康发展。

3.2对工业技术网络平台的辅助及对工业设计产品功能的辅助

这一方面，由于计算机技术的快速发展，软硬件技术的不断成熟，基于计算机自身特点，使得计算机技术在工业设计网络平台中得到广泛应用，实现了前所未有的重大突破。实现了项目的设计，对相关知识和信息进行管理和检索，将企业与客户紧密连接，使工业设计网络平台为设计者提供最新的设计相关知识和资源。并且计算机数据库、计算机信息快速交换、人工智能等技术也在工业设计中得到了充分应用，比如人机交换技术、模拟交互产品以及将来更加普遍的VR技术，3D打印技术等。实现了计算机与工业技术的合作突破，这也是工业设计更加智能化的飞跃式进步。无论是计算机在产品模型形态的建模辅助，还是计算机技术在工业技术网络平台、工业设计产品功能实现的应用，都对工业设计的发展具有极其重要的意义。

4计算机辅助设计相关技术的发展趋势

计算机在各行各业的应用变得更加普遍，设计行业也越来越依赖于计算机。比如现在很多的插画师都采用板绘来替代手绘，而现在产品模型的加工都需要设计师建出3D模型，这样做出来的模型可以节省很多的人力物力。那么，随着人们对遗传算法、神经网络、虚拟现实、增强现实等计算机技术和并行、协同设计等设计方法的关注[4]，使得广大学者对计算机知识与设计思想的结合产生了极大的兴趣。

4.1计算机软件的普遍应用

当今的设计师已经无法离开电脑，无论是作画修图、制作动画效果、游戏开发，还是产品3D模型形态效果的确定，甚至是最终成品的制作，都与计算机息息相关。设计师往往会通过一些特定的软件来进行创作，比如Photoshop、Illustrator、3DMax、犀牛等。而随着更多功能的软件开发，计算机只会越来越无法被取代，绝对不会退出历史的舞台，可以说，计算机将会成为设计师生活工作中必不可少的一部分。

4.2并行设计与协同设计

在工业设计的相关技术研究时，对于并行技术、工业产品制造和产品成本应做出相应考量，产品的开发、设计等将走向统一平台，在关于生命周期技术的研究过程中，产品设计师们也应积极与各领域技术进行协同[5]。并行设计、协同设计的发展延续，也应是广大工业设计师密切关注的重要趋势，二者应协同工作，适应工业设计的发展趋势。

4.33D打印技术

本来只是局限于模具制造的3D打印技术如今已不再拘泥于工业设计产品方面，而是为诸如建筑、航空航天、医疗和教育等众多领域都带来了极大的便利。因此，这项技术得到了社会的广泛关注，这将让更多人关注这项技术，应用这项技术。而在工业设计产品的模型制作、零部件制作等方面，越来越多的人也会选择3D打印这种方式来制作，越来越多的产品模型制造厂也会采用这项技术来获取利润，所以，在未来，3D打印会得到更大的普及和发展。而3D打印技术也将朝着标准化、开源设计等方向发展，为3D打印技术应用提供统一标准，实现开源创新，提高应用效率。而通过商业化的原型机实验室打印出高质量的原型机也是未来3D打印技术的发展主流方向。

4.4人机交互产品

如今，工业设计师对人机交互这个概念已不陌生，智能交互产品也在市场上大量涌现。通过计算机技术实现产品与人的交流互动已成为工业设计发展的大趋势。人们可以通过声音、影像、动作等与产品沟通，为生活增添了很多色彩。智能手机的快速发展更是实现人机交互的重要渠道之一。手机越来越智能，那么交互的需求也将越来越大，除了手机之外，现在的交互产品在很多方面也有很多设想没有实现，因此，人机交互将会是工业设计领域有待继续开发研究的重要方向。而随着人工智能、大数据和云计算等的发展，人机交互方式将和大数据、云计算结合在一起，人机交互方式也将更加智能，将朝着以用户为中心、个性化的生物识别、全方位感知等几个方向发展，将人和机器的交互，从机械的交互形式上升至情感交互。

4.5基于VR和AR技术的产品设计

人们通过虚拟现实技术（VR），可以创建和体验想象中的虚拟世界，感受现实世界中无法遇到的场景和不会经历的故事。而增强现实技术（AR）的功能则是可以使用户与屏幕上的二维虚拟世界套到现实世界的景象进行互动。可以说二者都具有很强的交互性，给人们带来前所未有的。设计师们便开始借助这2种技术，加入到他们所设计的产品中，而更多的学者也越来越关注这2种技术，成为他们科研的主要方向。因此，VR以及AR技术的普及是不可避免的。而VR、AR和移动互联网的结合，也将是未来VR以及AR技术发展的重要方向。

4.6人工智能

人工智能（AI）作为引起全球关注的热点话题，当然也不会被广大设计学者以及工业设计师所忽略。对于人工智能产品的研发，更是有众多行业前来参与。人工智能作为计算机科学的一个分支，人们也会越来越期望在工业设计领域可以运用计算机技术，为广大群众带来可以提供便利和帮助的人工智能产品，让它们可以推动各个行业的进步以及社会的发展。而对于一些关于人工智能产品将替代人类劳动力的说法，相关的研究人员也应提高重视，不能一味地追求科技进步而忽略了人类本身的需求。虽然高水平的人工智能产品便民实用，但与此同时也会引来很多人失业下岗，所以，在设计人工智能产品的时候也需要注重社会结构的完整性，真正地为人类带来进步与幸福。而在未来人工智能将重视用户体验的提升，快速满足用户各类需求、提高资源重组效率；在历史数据分析的基础上通过人工智能预测系统帮助企业对用户行为进行预测、评估，更好地了解客户行为；并基于历史数据场景模拟下一代用户体验，实现和客户的互动，满足客户需求，增强企业竞争力。这些都是人工智能未来的发展方向。

5结束语

综上所述，计算机技术对于工业设计的发展起到了重要的作用，计算机的加入使得设计的完整度更高、效率更高，计算机辅助设计也成为了现代技术前进的必然趋势，提升了人们的生活质量并推动了社会甚至是人类的发展。我国提倡创新，在计算机技术的辅助下，更多的设计创新点应运而生，为设计师拓宽了设计思路，提供了很大的便利，也为很多设计学者指出了更多的研究方向，真正地向产品设计的多元化、数字化、网络化和智能化迈进了一步。

参考文献

[1]夏妍娜,赵胜.中国制造2025产业互联网开启新工业革命[M].北京:机械工业出版社，2016.

[2]孙志鹏.中国经济新常态下的创新驱动发展研究[J].中国新高技术企业,2015（7）:37.

[3]杨海成,陆长德,余隋怀.计算机辅助工业设计[M].北京:北京理工大学出版社

[4]陆永平,郭俐,夏南海.计算机辅助工业设计（CAID）技术与展望[J].期刊，2001-11-30